-
公开(公告)号：CN118053518A
公开(公告)日：2024-05-17
申请号：CN202410451611.1
申请日：2024-04-16
Applicant: 之江实验室
IPC: G16C20/70 , G06N5/025 , G06N3/0464 , G06N3/042 , G06N3/0455 , G06N3/084 , G06N3/048
Abstract: 本发明涉及化学工艺时间序列数据因果关系图构建方法、装置和介质，方法包括：将实际的化学工艺时间序列数据集输入因果关系图构建模型，得到实际权重矩阵，转化为因果关系图，因果关系图构建模型的训练过程为：S1、获取训练用的化学工艺时间序列数据集；S2、基于时间卷积网络编码器‑解码器，得到重建特征；S3、将自注意力编码器的输出作为图卷积网络的初始化的邻接矩阵，图卷积网络输出特征矩阵；S4、特征矩阵输入多层感知器网络，输出变量预测值；S5、构建联合损失函数，基于联合损失函数进行迭代训练，得到训练完成的因果关系图构建模型。与现有技术相比，本发明具有提高因果发现的准确性等优点。
-
公开(公告)号：CN114637608B
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202210531725.8
申请日：2022-05-17
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种计算任务分配和更新方法、终端及网络设备；当终端的计算任务产生后，采用集中式、分布式或混合式中的至少一种进行计算任务分配；所述计算任务分配包括通信资源分配、计算资源分配和任务卸载决策；根据终端的状态、网络状态或任务状态，动态更新上述的计算任务分配方法；以解决在云边端协同IoT系统中整体系统性能优化和设备公平性之间的折中问题。
-
公开(公告)号：CN117668156A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311607976.0
申请日：2023-11-29
IPC: G06F16/33 , G06F16/35 , G06F40/295 , G06F40/216 , G06F18/24 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06N7/01
Abstract: 本发明公开了一种基于标准知识图谱的文本提取方法，包括获取待提取文本，对所述待提取文本进行预处理，提取预处理后的所述待提取文本的关键词，将所述关键词输入识别模型识别命名实体，计算所述命名实体与现有知识图谱实体的相关性，根据所述相关性对所述命名实体与现有的知识图谱实体进行匹配，根据所述匹配获得链接实体，将所述链接实体输入第一算法抽取初始属性，将所述初始属性输入第二算法抽取属性，根据所述属性抽取实体之间的关系，根据所述关系对实体进行聚类，根据所述聚类进行文本提取。该方法不仅可以提高文本提取精度，同时具有较好的可解释性，可以直接应用于标准知识图谱文本提取系统中。
-
公开(公告)号：CN118332354A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410748715.9
申请日：2024-06-12
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F18/22 , G06F18/25 , G06N3/0464 , G06F30/27 , G06F119/02 , G06F119/04
Abstract: 本发明涉及一种考虑设备结构信息的剩余使用寿命预测方法、装置及介质，其中方法包括：获取设备的模块结构信息，以及各模块中所有传感器采集的数据，并获得各传感器的传感器数据；结合各传感器的传感器数据的相似性，构建传感器图；基于传感器图，结合模块结构信息构建模块图；对传感器图和模块图中各节点的特征向量进行编码；对经过编码后的传感器图和模块图，进行一次或多次卷积融合过程以融合传感器图和模块图，得到最终的传感器图和模块图；将最终的传感器图和模块图输入至寿命预测模块，得到设备的剩余使用寿命；与现有技术相比，本发明具有能够利用设备中的模块结构信息和传感数据之间的隐性空间信息以提高预测准确率等优点。
-
公开(公告)号：CN117035695B
公开(公告)日：2024-03-05
申请号：CN202311293167.7
申请日：2023-10-08
Applicant: 之江实验室
IPC: G06Q10/10 , G06V30/10 , G06V30/148
Abstract: 本说明书公开了一种信息预警的方法、装置、可读存储介质以及电子设备，可以通过预设的文本处理模型，来将每个贸易措施文件信息对应的贸易措施关联信息与各行业的行业信息进行匹配，并建立以及保存企业、行业与各贸易措施关联信息之间的对应关系，从而使得当出台新的贸易措施文件信息时，可以通过预先建立并保存的该对应关系，快速的确定出与新出台的贸易措施文件信息相匹配的行业，并向归属于匹配出的行业的企业发送预警信息，从而有效地保证了企业免受不必要的损失。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117608545A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202410065354.8
申请日：2024-01-17
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F8/30 , G06F16/36 , G06V30/41 , G06V30/418 , G06V30/413 , G06V30/162 , G06V30/19 , G06V30/146
Abstract: 本发明涉及一种基于知识图谱的标准作业程序生成方法，包括以下步骤：对标准作业程序进行知识图谱的本体设计；对不同类型的标准作业程序文档进行知识抽取的模板标注；基于OCR技术，对标准作业程序文档中的信息进行自动知识抽取；将抽取出的知识与本体概念对齐；构建出每个概念下的实体表；构建用于描述实体间关系的关系表；基于实体表和关系表，进行实体对齐处理；通过Neo4j构建出用于用户查询的图数据库服务。与现有技术相比，本发明将纸质或电子文档形式的标准作业程序数字化，能够有效实现标准作业程序的内容知识化、应用智能化。
-
公开(公告)号：CN117576703A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202311607242.2
申请日：2023-11-29
IPC: G06V30/19 , G06V30/262 , G06V30/164 , G06V30/162 , G06V30/148 , G06F16/33 , G06F16/35 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种数字标准文献OCR自动识别的方法，包括获取文献图片，对所述文献图片进行预处理，提取预处理后的所述文献图片的文本，对所述文本进行去停用词和分词处理获得多个初始词，根据多个所述初始词提取关键词，计算文本的所述关键词相似度，根据所述相似度构建卷积神经网络模型，优化所述卷积神经网络模型，调整优化后的所述卷积神经网络模型的权重，将不同初始词所述关键词输入所述卷积神经网络模型，按相似度大于0.85对所述文本进行分类并存储，输出分类结果。该方法不仅可以提高自动识别精度，同时具有较好的可解释性，可以直接应用于数字标准文献OCR自动识别系统中。
-
公开(公告)号：CN118332354B
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202410748715.9
申请日：2024-06-12
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F18/22 , G06F18/25 , G06N3/0464 , G06F30/27 , G06F119/02 , G06F119/04
Abstract: 本发明涉及一种考虑设备结构信息的剩余使用寿命预测方法、装置及介质，其中方法包括：获取设备的模块结构信息，以及各模块中所有传感器采集的数据，并获得各传感器的传感器数据；结合各传感器的传感器数据的相似性，构建传感器图；基于传感器图，结合模块结构信息构建模块图；对传感器图和模块图中各节点的特征向量进行编码；对经过编码后的传感器图和模块图，进行一次或多次卷积融合过程以融合传感器图和模块图，得到最终的传感器图和模块图；将最终的传感器图和模块图输入至寿命预测模块，得到设备的剩余使用寿命；与现有技术相比，本发明具有能够利用设备中的模块结构信息和传感数据之间的隐性空间信息以提高预测准确率等优点。
-
公开(公告)号：CN118053518B
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410451611.1
申请日：2024-04-16
Applicant: 之江实验室
IPC: G16C20/70 , G06N5/025 , G06N3/0464 , G06N3/042 , G06N3/0455 , G06N3/084 , G06N3/048
Abstract: 本发明涉及化学工艺时间序列数据因果关系图构建方法、装置和介质，方法包括：将实际的化学工艺时间序列数据集输入因果关系图构建模型，得到实际权重矩阵，转化为因果关系图，因果关系图构建模型的训练过程为：S1、获取训练用的化学工艺时间序列数据集；S2、基于时间卷积网络编码器‑解码器，得到重建特征；S3、将自注意力编码器的输出作为图卷积网络的初始化的邻接矩阵，图卷积网络输出特征矩阵；S4、特征矩阵输入多层感知器网络，输出变量预测值；S5、构建联合损失函数，基于联合损失函数进行迭代训练，得到训练完成的因果关系图构建模型。与现有技术相比，本发明具有提高因果发现的准确性等优点。
-
公开(公告)号：CN117608545B
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410065354.8
申请日：2024-01-17
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F8/30 , G06F16/36 , G06V30/41 , G06V30/418 , G06V30/413 , G06V30/162 , G06V30/19 , G06V30/146
Abstract: 本发明涉及一种基于知识图谱的标准作业程序生成方法，包括以下步骤：对标准作业程序进行知识图谱的本体设计；对不同类型的标准作业程序文档进行知识抽取的模板标注；基于OCR技术，对标准作业程序文档中的信息进行自动知识抽取；将抽取出的知识与本体概念对齐；构建出每个概念下的实体表；构建用于描述实体间关系的关系表；基于实体表和关系表，进行实体对齐处理；通过Neo4j构建出用于用户查询的图数据库服务。与现有技术相比，本发明将纸质或电子文档形式的标准作业程序数字化，能够有效实现标准作业程序的内容知识化、应用智能化。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
12
records
(took 0.024 seconds)
